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好的，这是一本关于神经科学生物标志物和生物信号的图书简介，内容聚焦于该领域的前沿研究和应用，但故意避开了您的原书名《Neuroscience Biomarkers and Biosignatures》所涵盖的特定主题。 --- 《认知神经科学的范式转换：从神经回路到功能连接组》 图书简介 本书旨在全面深入地探讨当代认知神经科学领域正在经历的深刻范式转变，重点分析如何从传统的局部回路研究转向更宏观、更动态的功能连接组视角。我们不再仅仅关注特定脑区的细胞或分子活动，而是将认知过程视为大规模、分布式神经网络协同作用的结果。 第一部分：认知功能的新基础——从局部到网络 第一部分奠定了理解复杂认知功能的基础。我们首先回顾了自上世纪以来在突触可塑性、神经元兴奋性与抑制性平衡等方面的经典研究，这些研究构成了我们对大脑信息处理的初步理解。然而，本书迅速转向当前的研究前沿：功能连接组（Connectomics）。我们详细阐述了功能连接组的理论框架，探讨了大脑在执行任务时，如何动态地重组其网络拓扑结构。这包括对静息态功能连接（Resting-State Functional Connectivity, RSFC）的深入分析，以及任务态下网络动态变化的测量方法。 关键章节聚焦： 网络拓扑与认知效率： 探讨小世界网络、无标度网络等拓扑结构如何影响信息传输的效率和鲁棒性。我们将深入分析大脑网络的“枢纽节点”（Hubs）在信息整合中的关键作用及其在认知任务中的动态变化。 动态功能连接组： 区别于静态的结构连接组，我们强调功能连接的瞬时性和可塑性。本书详细介绍了时间序列分析方法，如滑动窗口分析、隐马尔可夫模型（HMM）等，用于捕捉大脑网络在认知负荷下的快速重组机制。 第二部分：高级认知过程的计算建模 本书的第二部分致力于将实验观察与计算模型相结合，以揭示认知过程的内在机制。我们探讨了如何使用计算模型来模拟决策制定、注意力分配和工作记忆的神经基础。 决策制定的神经动力学： 我们审视了基于证据积累模型（Drift-Diffusion Models, DDM）的扩展，将其与大规模脑区活动记录（如fMRI、MEG）相结合。重点分析了前额叶皮层、顶叶皮层与基底神经节回路在评估风险和回报时的信息编码方式。此外，书中还讨论了这些模型如何解释不同认知负荷下决策速度和准确性的权衡。 注意力与意识的整合： 本部分深入研究了注意力机制的网络基础。我们分析了背侧注意网络与腹侧注意网络之间的相互作用，以及它们如何通过调节信息流和抑制无关刺激来构建我们的感知现实。意识的涌现问题也得到了探讨，从整合信息理论（IIT）到全局神经元工作空间理论（GNWT），我们对比了不同的理论框架及其在预测性编码中的实现。 第三部分：认知变异性的神经基础与干预策略 认知功能并非一成不变，个体间的差异以及病理状态下的功能障碍是理解人脑复杂性的重要方面。第三部分关注于如何量化和解释这种变异性，并探讨了基于网络理解的新型干预策略。 个体化认知的变异性： 我们分析了遗传因素、早期环境经验如何塑造成年后的功能连接组，从而解释认知能力（如流体智力、执行功能）的个体差异。这部分内容强调了连接组分析如何提供比传统的基于区域的分析更精细的解释力。 网络失稳与功能障碍： 本部分探讨了当网络动态失衡时如何导致认知功能障碍。例如，在精神分裂症中观察到的“过度连接”或“连接松散”现象，以及在阿尔茨海默病早期阶段，默认模式网络（DMN）的连接性改变。我们分析了这些连接组的改变如何影响高级认知功能的执行。 面向未来的网络干预： 鉴于我们对网络动态的理解日益加深，本书最后一部分展望了基于网络的神经调控技术。我们详细介绍了经颅磁刺激（TMS）和经颅直流电刺激（tDCS）等技术，如何通过靶向特定的网络节点或连接来优化认知表现或缓解病理症状。这包括如何根据个体的功能连接组特征，设计个性化的神经调控方案。 总结 《认知神经科学的范式转换：从神经回路到功能连接组》是一本面向研究生、研究人员和高级临床神经科学家的综合性参考书。它不仅梳理了过去几十年的重要发现，更重要的是，它指明了当前认知神经科学研究的未来方向——一个以网络为中心、计算驱动的、高度整合的科学领域。本书的写作风格力求严谨、深入，通过丰富的图表和案例研究，为读者提供一个理解人类心智的全新、动态的视角。
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